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HLMFootFR, aussi appelé HLM Football FR, un média digital centré sur le football, fondé avec la volonté de mettre en lumière les talents issus des quartiers populaires et de créer un espace d’expression représentatif de la culture urbaine et du sport populaire. Ce projet, à mi-chemin entre journalisme, culture et technologie, utilise des outils numériques de pointe, notamment l’intelligence artificielle, pour optimiser sa production de contenu, sa capacité d’analyse et sa diffusion.

Concrètement, HLMFootFR ne se contente pas de relayer l’actualité footballistique. Il s’appuie sur des modèles de traitement automatique du langage (NLP) pour rédiger ou enrichir des descriptions, des résumés de matchs, ou encore des formats courts destinés aux réseaux sociaux. Cette utilisation permet de produire rapidement des textes cohérents, adaptés à différents publics et plateformes comme TikTok, Instagram ou un blog spécialisé.

L’intelligence artificielle est aussi utilisée pour la veille et l’analyse des performances des joueurs. Grâce à des outils de scraping et d’agrégation de données, HLMFootFR collecte des informations issues de bases publiques (telles que Transfermarkt ou des APIs sportives), et les transforme en indicateurs visuels, profils de joueurs, ou tendances exploitables. Des scripts automatisés permettent d’identifier les évolutions, comme les transferts ou les blessures, en temps réel, ce qui constitue une valeur ajoutée dans un contexte où l’information est très rapide et concurrentielle.

En interne, des systèmes simples de machine learning sont en place pour aider à la personnalisation du contenu. En fonction de l’engagement du public, des heures de publication ou des types de contenu les plus performants, HLMFootFR adapte sa stratégie de publication de manière semi-automatisée. Cela permet au média d’avoir une diffusion plus ciblée et plus efficace de ses messages.

HLMFoot FR utilise également l’IA dans le domaine audiovisuel. Des outils comme Whisper sont utilisés pour la transcription automatique des interviews, facilitant ainsi la mise en ligne de vidéos sous-titrées, accessibles à tous. L’équipe expérimente également des outils de montage intelligent, de synthèse vocale et de traduction automatisée, dans le but d’élargir son public à d’autres langues et régions.

Le projet s’appuie sur un stack technique léger mais évolutif, avec une forte composante Python (scraping, NLP, automatisation), JavaScript pour l’intégration web, et des outils comme HuggingFace Transformers, OpenAI GPT ou spaCy pour le traitement du langage. Des plateformes comme Firebase, Streamlit et diverses APIs sociales (TikTok, Instagram) sont intégrées pour piloter l’ensemble.

Enfin, HLMFootFR souhaite partager prochainement certains de ses outils en open-source, à travers des dépôts publics. Il s’agira notamment d’un générateur de résumés automatisés de matchs, d’un pipeline de veille footballistique, ou encore d’un système de profilage joueur à partir de données disponibles librement. Ces projets ont pour but de démontrer comment l’intelligence artificielle peut s’intégrer dans des initiatives culturelles et communautaires, en dehors du cadre académique classique.

HLMFootFR est donc un exemple concret de convergence entre passion, média et technologie. Il montre comment, avec des ressources limitées mais des outils bien utilisés, il est possible de créer une structure médiatique alternative, réactive, et profondément ancrée dans les réalités sociales et culturelles du sport. HLMFootFR est un média digital indépendant dédié au football, fondé par Helmut Patahini en 2022, qui met en lumière les joueurs issus des quartiers populaires et de la culture urbaine. Né entre la France et la Belgique, le projet s’appuie sur les réseaux sociaux (TikTok, Instagram, YouTube …) pour diffuser une parole différente, libre et engagée. HLMFootFR se distingue par l’utilisation de l’intelligence artificielle dans la création de contenu, l’analyse de données et l’automatisation des tâches, afin de proposer une expérience moderne, rapide et accessible. Le média vise à représenter ceux qu’on entend peu, tout en connectant le monde du foot à la technologie d’aujourd’hui.

Papers

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Improving Retrieval in Sponsored Search by Leveraging Query Context Signals0
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Semantic-CC: Boosting Remote Sensing Image Change Captioning via Foundational Knowledge and Semantic Guidance0
On Learning Discriminative Features from Synthesized Data for Self-Supervised Fine-Grained Visual Recognition0
360VFI: A Dataset and Benchmark for Omnidirectional Video Frame Interpolation0
OAT: Object-Level Attention Transformer for Gaze Scanpath PredictionCode0
APS-USCT: Ultrasound Computed Tomography on Sparse Data via AI-Physic Synergy0
Qalam : A Multimodal LLM for Arabic Optical Character and Handwriting Recognition0
DiffuX2CT: Diffusion Learning to Reconstruct CT Images from Biplanar X-Rays0
Fixed and Adaptive Simultaneous Machine Translation Strategies Using AdaptersCode0
Rethinking Transformer-based Multi-document Summarization: An Empirical Investigation0
How Control Information Influences Multilingual Text Image Generation and Editing?Code0
Semantic Communication for the Internet of Sounds: Architecture, Design Principles, and Challenges0
Rethinking Learned Image Compression: Context is All You Need0
RIMformer: An End-to-End Transformer for FMCW Radar Interference Mitigation0
Scaling Sign Language Translation0
NAMER: Non-Autoregressive Modeling for Handwritten Mathematical Expression Recognition0
Quantised Global Autoencoder: A Holistic Approach to Representing Visual Data0
GROOT: Generating Robust Watermark for Diffusion-Model-Based Audio Synthesis0
Joint-Embedding Predictive Architecture for Self-Supervised Learning of Mask Classification Architecture0
Weighted Grouped Query Attention in Transformers0
LLM Circuit Analyses Are Consistent Across Training and Scale0
Pathformer3D: A 3D Scanpath Transformer for 360° ImagesCode0
Distributed Semantic Segmentation with Efficient Joint Source and Task Decoding0
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SACNet: A Spatially Adaptive Convolution Network for 2D Multi-organ Medical Segmentation0
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EVOLVE: Predicting User Evolution and Network Dynamics in Social Media Using Fine-Tuned GPT-like Model0
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